借鉴多属性群决策和粗糙集理论,提出了基于优势关系的多属性群决策方法。该方法采用优势关系进行粗粒度划分,其适用于解决一些注重时效的实际问题。在多属性群决策问题中,利用优势粒结构的相似度确定各评价指标(属
针对多属性决策的分类问题, 基于方案间的赋值级别高于关系, 提出一种多属性决策分类法.首先描述了多属性决策的分类问题;然后通过方案间赋值的级别高于关系和线性规划模型,得到一种符合决策者偏好的多属性决策
大多数概率包标记IP追踪方案因为固定标记概率而存在最弱链问题,从而导致重构路径的弱收敛性,动态概率包标记虽然在这些方面有所改善,但仍有路由器的负担过重和存储空间要求过高的问题。可以用一种动-静态结合的
给出了Vague集比较的可能度定义,并研究了其所具有的性质。针对属性权重已知和完全未知的Vague集多属性决策问题,应用最优点方案来建立最优化决策模型。应用Vague集间比较的可能度公式,提出了解决V
情绪对于决策有着重要影响,由于缺乏有效的决策者情绪状态获取方法,当前考虑情绪状态的语言多属性决策方法研究偏少.随着物联网技术的发展,通过可穿戴传感器能够便捷地获取决策者脑电信号,进而可感知其情绪状态.
基于粗糙集理论的多属性决策,邢雨珍,,粗糙集理论是一种新型软计算方法,是分析和处理模糊和不确定信息的有效工具。目前已在人工智能、知识与数据发现、模式识别与分类
直觉模糊数多属性决策的TOPSIS方法,卫贵武,,针对属性权重信息确定且属性值为直觉模糊数的多属性决策问题,提出了一种逼近理想解的决策分析方法。该方法依据传统的TOPSIS方法的
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本文针对企业员工的一些特征来判断员工是否离职,利用RapidMiner软件构建员工离职预测模型,分析影响员工离职的重要因素,比如员工月收入,是否加班,是否出差等,预测企业员工是否具有离职倾向,为企业提
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